Dar Su Yollarında El Kumandası İle Seyir Yapan Gemilerin Konumunun Yapay Sinirsel Ağlar Kullanılarak Öngörülmesi

Abstract

Çalışmada, İstanbul Boğazı model alınarak, Gemi Trafik Hizmetleri (GTH) merkezinde erken uyarı sistemi ve geçiş yapan gemilerde seyir yardımcısı olarak görev yapacak bir yöntem geliştirilmiştir. Boğaz kazalarının, gemilerin trafik ayrım sınırlarını ihlal etmeleri nedeniyle meydana geldiği bilindiğinden, ihlalin önceden tespiti ile tehlike riskini azaltmak ve olası kazaları engellemek hedeflenmiştir. GTH merkezi imkanlarıyla elde edilen, el kumandası ile boğaz geçişi yaptırılan gemilerin tüm çevre şartlarına bağlı olan hareketine ait verileri kullanılarak yapay sinirsel ağlar eğitilmiş ve eğitilmiş yapay sinir ağları (EYSA) ile İstanbul Boğazının coğrafi özellikleri göz önüne alınarak kabul edilmiş süre olan 3 dakika sonraki yerleri öngörülmüştür. Özellikle dönüş bölgelerinde herhangi bir nedenle oluşacak ihlalin önceden belirlenmesi ile olası kazaların önlenmesinin mümkün olacağı tespit edilmiştirIn this study, a guidance and a early warning methods are developed for navigation in narrow waterways. The method could be utilized for early warning system by Vessel Traffic Services (VTS) operators and guidance system by vessel crew. The Istanbul Strait is specifically studied as a model. The basis of this study is to predict three minutes ahead coordinates of a manually controlled vessels using Artificial Neural Networks (ANN). Artificial Neural Networks have been trained by using position and speed data collected from vessels which navigated manually in the strait and they included effects of environmental conditions and geographical characteristics of the strait. Three-minute-ahead-position of vessels have been predicted by using the trained ANN (TANN). Some experiments have been realized in Istanbul VTS centre and it has been observed that the method satisfied the goal in especially turning points of the strait. VTS operators have to notice a risk on time which may result with a disaster because of negligence of the vessel crew